本文關(guān)鍵詞：基于WIFI位置指紋室內(nèi)定位算法關(guān)鍵技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用和移動(dòng)智能終端的迅猛發(fā)展,高精度的室內(nèi)定位服務(wù)需求快速增長(zhǎng),在醫(yī)療保健、緊急救援、社交網(wǎng)絡(luò)、導(dǎo)航和監(jiān)控等領(lǐng)域均展示出巨大的市場(chǎng)前景。基于WIFI的位置指紋室內(nèi)定位算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,成本低廉,且能夠滿足大多數(shù)室內(nèi)定位應(yīng)用的精度需求,成為室內(nèi)定位技術(shù)的研究熱點(diǎn)。本文對(duì)基于WIFI位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了研究。首先分析了基于WIFI位置指紋室內(nèi)定位算法中可能存在的定位誤差及產(chǎn)生原因,分別從離線采樣和在線定位兩個(gè)階段,著手于位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、區(qū)域劃分、AP選擇和匹配估計(jì)四個(gè)主要環(huán)節(jié),以減少工作量和精度優(yōu)化為目標(biāo),提出了基于WIFI位置指紋室內(nèi)定位的改進(jìn)方案,仿真表明,改進(jìn)后的位置指紋定位算法提高了定位精度和系統(tǒng)運(yùn)行效率。其次,提出了基于圖論著色理論的區(qū)域劃分方法,充分利用數(shù)據(jù)空間相似性關(guān)系把復(fù)雜的聚類算法轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的圖論著色算法,以接收到相同AP的個(gè)數(shù)作為相似性特征,構(gòu)造參考點(diǎn)的鄰近關(guān)系圖,通過(guò)頂點(diǎn)著色算法取代傳統(tǒng)的迭代聚類運(yùn)算,降低了系統(tǒng)計(jì)算成本,并取得良好的聚類效果。最后,為了彌補(bǔ)單一室內(nèi)定位算法精度不高的問(wèn)題,研究基于WIFI位置指紋和藍(lán)牙的融合性室內(nèi)定位算法,給出了藍(lán)牙熱點(diǎn)部署和輔助進(jìn)行區(qū)域判定的具體方案,通過(guò)消耗少量的硬件成本,引入藍(lán)牙設(shè)備把定位區(qū)域劃分為若干子區(qū)域,減弱了傳統(tǒng)聚類算法對(duì)指紋數(shù)據(jù)庫(kù)可靠性的依賴,也大大減少了在線定位時(shí)進(jìn)行聚類判定計(jì)算量,提高了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和定位精度。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 位置指紋 定位精度 著色理論 融合算法
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN92;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究意義及背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展及研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 室內(nèi)定位系統(tǒng)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 位置指紋定位算法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要研究工作及章節(jié)安排14-16
• 第二章 基于WLAN室內(nèi)定位技術(shù)概述16-26
• 2.1 WLAN室內(nèi)定位技術(shù)的分類16-22
• 2.1.1 近似法16-17
• 2.1.2 幾何法17-21
• 2.1.3 場(chǎng)景分析法21
• 2.1.4 幾種定位方法的比較21-22
• 2.2 基于位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù)22-25
• 2.2.1 位置指紋定位基本原理22-23
• 2.2.2 典型位置指紋匹配算法23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于WIFI位置指紋室內(nèi)定位的改進(jìn)方案26-44
• 3.1 位置指紋法在室內(nèi)定位中存在的問(wèn)題26-28
• 3.1.1 位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建工作量問(wèn)題26-27
• 3.1.2 位置指紋的匹配效率問(wèn)題27
• 3.1.3 定位算法復(fù)雜度和精度問(wèn)題27-28
• 3.2 位置指紋室內(nèi)定位改進(jìn)方案28-36
• 3.2.1 位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建28-31
• 3.2.2 K均值聚類區(qū)域劃分方法31-33
• 3.2.3 改進(jìn)的最大信號(hào)強(qiáng)度AP選擇法33-34
• 3.2.4 加權(quán)K鄰近匹配算法（WKNN）34-36
• 3.3 仿真分析36-42
• 3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理36-38
• 3.3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)插誤差比較38-39
• 3.3.3 K均值聚類運(yùn)行時(shí)間和精度比較39-40
• 3.3.4 AP選擇的運(yùn)行時(shí)間和精度比較40-42
• 3.3.5 匹配算法誤差比較42
• 3.4 本章小結(jié)42-44
• 第四章 基于圖論著色聚類的位置指紋定位算法研究44-53
• 4.1 圖論著色理論44-46
• 4.1.1 基本原理44-45
• 4.1.2 貪心算法45-46
• 4.2 基于圖論著色理論的區(qū)域劃分方法46-48
• 4.2.1 點(diǎn)著色和聚類的關(guān)系46
• 4.2.2 衡量聚類效果好壞的指標(biāo)46-47
• 4.2.3 基于圖論著色理論的聚類算法47-48
• 4.3 仿真分析48-52
• 4.3.1 聚類時(shí)間比較50
• 4.3.2 Eff指標(biāo)比較50-51
• 4.3.3 定位精度比較51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第五章 基于WIFI和藍(lán)牙融合的位置指紋室內(nèi)定位算法研究53-62
• 5.1 藍(lán)牙輔助WIFI位置指紋定位的可行性分析53-55
• 5.1.1 基于WIFI位置指紋定位分析53-54
• 5.1.2 基于藍(lán)牙的室內(nèi)定位分析54
• 5.1.3 藍(lán)牙輔助WIFI定位的可行性分析54-55
• 5.2 基于WIFI和藍(lán)牙的融合定位方案研究55-59
• 5.2.1 藍(lán)牙熱點(diǎn)部署55-56
• 5.2.2 基于WIFI和藍(lán)牙融合的位置估計(jì)方法56-58
• 5.2.3 區(qū)域判定58-59
• 5.3 仿真分析59-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的專利68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王忠民;陳振;潘春華;;一種改進(jìn)的位置指紋智能手機(jī)室內(nèi)定位算法[J];西安郵電大學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期

  本文關(guān)鍵詞：基于WIFI位置指紋室內(nèi)定位算法關(guān)鍵技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：344443